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ta首席科学家杨立昆（Yann LeCun）近日在me
ta公司为基础人工智能研究团队举行的10周年媒体庆典上表示，人工智能要“进化”到人类智能的水平之前，可能还需要经历很多年“猫狗水平”的人工智能。他预测，当前的人工智能系统距离达到某种人类的感知能力还需要几十年的时间。
而就在上周，黄仁勋在纽约举行的DealBook大会上预测，未来5年内人工智能将有望在某种程度上达到与人类智能相当的水平。黄仁勋称，AI在许多脑力密集型任务上可以击败人类。
在LeCun看来，英伟达之所以对具备超级智能的人工智能保持激进，是因为该公司受益于人工智能的发展。“这是一场人工智能战争，而英伟达正在提供’武器’。”LeCun表示。
英伟达一直是生成式AI的最大受益者，其昂贵的GPU成为用于训练大规模语言模型的标准工具。me
ta通过16000个英伟达的A100 GPU来训练其AI大型语言模型Llama。
OpenAI等公司的目标以安全的方式构建通用人工智能（AGI），AGI的实现意味着人工智能可以达到人类智能的同等水平。而在这一过程中，GPU不可或缺。“如果你认为AGI已经流行，你就必须购买更多的GPU。”LeCun在谈到技术人员试图开发AGI时说道。
黄仁勋表示，大模型的发展速度虽然很快，但这并不等同于AGI，虽然它们很相关。他说道：“科技行业距离通用人工智能还有数年时间的原因之一是，尽管机器学习目前擅长识别和感知等任务，但它还无法执行多步推理，这对公司和研究人员来说是首要任务，每个人都在为此努力，技术的发展很快。”
OpenAI联合创始人、首席科学家苏茨克维尔（Ilya Sutskever）此前也表示，AGI可以帮助人类做很多令人感到不可思议的事情，比如自动化医疗保健，成本可以便宜一千倍，效果可以提升一千倍。“超级人工智能”会更深入地看待事物，会看到人类看不到的东西，但人类并不确定这到底意味着什么。
11月30日，微软总裁布拉德・史密斯（Brad Smith）也表示，具有超级智能水平的人工智能（AI）不太可能在一两年内实现，这需要耗时数年甚至数十年。史密斯还否认了OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼被罢免和超级智能有关的说法。
而在LeCun看来，科技行业目前仅关注用语言模型和文本数据来训练AI，这并不足以创建人们几十年来梦想的先进“类人人工智能”系统。
“文本是一种非常贫乏的信息来源。”LeCun解释道，“人类可能需要2万年时间才能阅读用于训练现代语言模型的大量文本。这相当于用2万年的阅读材料来训练一个系统，而他们仍然不明白非常简单的道理，例如，如果A与B相同，那么B就与A相同。”LeCun用这一例子来说明，世界上有很多非常基本的事情，人工智能无法通过训练来理解。
因此，LeCun一直在带领me
ta研究如何定制用于创建ChatGPT等
应用程序的Transformer模型，以处理各种数据，包括音频、图像和
视频信息。他们认为，人工智能系统越能发现这些不同类型的数据之间可能存在的数十亿个隐藏的关联，它们就越有可能实现人类智能，这种系统也被称为“多模式人工智能”，代表了人工智能的下一个前沿领域。
在被问到开发这种多模式的复杂人工智能系统是否意味着未来需要更多的人工智能硬件，例如GPU？LeCun表示，GPU技术仍然是人工智能的黄金标准，但未来的计算机芯片可能不叫GPU。“你将有望看到新出现的芯片，它们不是GPU，它们只是神经深度学习的加速器。”他说道。
目前，英伟达、微软、谷歌、IBM和AWS等科技巨头都在加大量子计算领域的资源投入，希望推动药物发现等数据密集型领域的进步。最新的进展来自AWS，AWS高级副总裁Peter DeSantis在上周的reInvent大会上发布了一款全新的超导量子芯片，量子纠错的效率是标准纠错方法的6倍，这意味着商用级的量子计算机可能会在更早的时间面世。
但me
ta并没有加入量子计算的研发大军，LeCun对量子计算存在怀疑。他认为，目前用量子计算可以解决的问题数量，用经典计算机可以更有效地解决。“量子计算是一个令人着迷的科学话题，但目前还不清楚实际制造真正有用的量子计算机的可能性。”LeCun表示。
